變色龍層次聚類算法，利用動態模型的層次聚類算法
資源簡介：變色龍層次聚類算法，利用動態模型的層次聚類算法
上傳時間： 2015-04-03
上傳用戶：gtf1207
資源簡介：數據挖掘中的聚合層次聚類算法，有完整的注釋
上傳時間： 2015-03-15
上傳用戶：qazxsw
資源簡介：層次聚類算法中的cure算法，它利用代表點來達到聚類目的
上傳時間： 2015-04-03
上傳用戶：jjj0202
資源簡介：k-means som 層次聚類 算法比較
上傳時間： 2015-10-29
上傳用戶：拔絲土豆
資源簡介：包含最大頻繁序列的挖掘； 包含層次聚類算法
上傳時間： 2014-05-25
上傳用戶：cjf0304
資源簡介：層次聚類算法中的Cure算法，可以用于識別非球形的簇，解決了偏好球形和相似大小的問題，在處理孤立點上也更加健壯。
上傳時間： 2016-04-03
上傳用戶：youth25
資源簡介：經典的層次聚類算法Birch。在linux下運行通過，可以實現大規模數據的層次聚類。
上傳時間： 2013-12-28
上傳用戶：Amygdala
資源簡介：層次聚類算法的c++實現，輸入分類個數，可以得到相應的分類結果
上傳時間： 2017-08-12
上傳用戶：onewq
資源簡介：層次聚類算法 BIRCH 有關數據挖掘方面的
上傳時間： 2013-12-21
上傳用戶：zl5712176
資源簡介：層次聚類算法CURE研究，有關于聚類算法的
上傳時間： 2016-02-12
上傳用戶：ArthewBreak
資源簡介：層次聚類的算法實現，有圖形界面，僅供參考，請勿用于商業用途
上傳時間： 2016-03-04
上傳用戶：seayuweya
資源簡介：Chameleon算法是一種通過在合并兩類時用更高 的標準來提高聚類質量的聚類算法,它既考慮了互連 性,又考慮了近似度,特別是簇內部的特征,因而能夠 自動地適應被合并簇的內部特征,因此具有較強的發 現任意形狀和任意大小簇的能力。Chameleon算法首 先由數據...
上傳時間： 2013-12-11
上傳用戶：caozhizhi
資源簡介：java實現層次聚類,最遠距離算法,具有良好的程序結構,具有通用性
上傳時間： 2013-12-16
上傳用戶：zhouli
資源簡介：java實現層次聚類最小距離算法,代碼結構良好,具有復用性.
上傳時間： 2014-07-02
上傳用戶：ryb
資源簡介：聚類算法：最短距離算法。對給定的數據集進行自底向上的層次的分解，直到某種條件滿足而已。缺陷在于一旦一個步驟完成，它就不能被撤消這個嚴格的規定是有用的，由于不用擔心組合數目的不同選擇，計算代價會較小。
上傳時間： 2016-04-03
上傳用戶：ywqaxiwang
資源簡介：手寫數字聚類算法的實現. 該程序層次聚類, 動態聚類, 模糊聚類. 是學習人工智能在圖像領域應用的好的資料.
上傳時間： 2014-01-05
上傳用戶：kristycreasy
資源簡介：用matlab實現聚類算法，注意是層次聚類和未知類別聚類算法！
上傳時間： 2017-04-15
上傳用戶：zhouchang199
資源簡介：?網絡提供了海量的共享資源，人們需要從網絡上搜索出自己感興趣的信息，由此產生了Web挖掘的問題。Web挖掘就是借用數據挖掘技術來實現的。Web挖掘主要是文本信息的挖掘，本文主要研究了實現文本挖掘的層次凝聚類算法，對于傳統的算法存在的問題，提出了改進...
上傳時間： 2014-01-05
上傳用戶：banlangen
資源簡介：k-聚類算法
上傳時間： 2014-01-16
上傳用戶：caozhizhi
資源簡介：k平均聚類算法，實現聚類的圖形顯示
上傳時間： 2015-01-20
上傳用戶：zhengjian
資源簡介：K均值聚類算法源代碼
上傳時間： 2013-12-19
上傳用戶：ainimao
資源簡介：模式識別k_means聚類算法。
上傳時間： 2014-01-08
上傳用戶：阿四AIR
資源簡介：模式識別分類 內有聚類算法.分段線性算法
上傳時間： 2015-03-01
上傳用戶：jichenxi0730
資源簡介：聚類算法在網絡入侵檢測中的應用
上傳時間： 2013-12-31
上傳用戶：yxgi5
資源簡介：利用聚類算法找出新的攻擊,屬網絡安全領域
上傳時間： 2015-03-07
上傳用戶：asdfasdfd
資源簡介：數據挖掘中k-means聚類算法的實現源代碼
上傳時間： 2013-12-21
上傳用戶：as275944189
資源簡介：模式識別中關于C均值的聚類算法的程序,輸入點進行聚類.
上傳時間： 2014-01-24
上傳用戶：黃華強
資源簡介：K-均值聚類算法的編程實現。包括逐點聚類和批處理聚類。K－均值聚類的的時間復雜度是n*k*m，其中n為樣本數，k為類別數，m為樣本維數。這個時間復雜度是相當客觀的。因為如果用每秒10億次的計算機對50個樣本采用窮舉法分兩類，尋找最優，列舉一遍約66.7天，分...
上傳時間： 2015-03-18
上傳用戶：yuanyuan123
資源簡介：由于K－均值聚類算法局部最優的特點，而模擬退火算法理論上具有全局最優的特點。因此，用模擬退火算法對聚類進行了改進。20組聚類仿真表明，平均每次對K結果值改進8次左右，效果顯著。下一步工作：實際上在高溫區隨機生成鄰域是個組合爆炸問題（見本人上載軟...
上傳時間： 2015-03-18
上傳用戶：hullow
資源簡介：k均值聚類算法源碼，比較經典，無解壓密碼
上傳時間： 2014-07-09
上傳用戶：lnnn30
